机器学习基础---神经网络（属于逻辑回归）（构建假设函数）
一：为什么需要神经网络 （一）案例 为了很好的拟合数据，我们需要保留较多的相关参数，虽然可以使用正则化进行优化。但是无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设 ...
原文：机器学习基础---逻辑回归（假设函数与线性回归不同）
一：分类 一 分类基础 在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 Logistic Regression 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类 例如正确或错误 。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件 判断一次金融交易是否是欺诈 之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。 ...
2020-04-30 20:53 0 1366 推荐指数：
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